Setiap Tahun, Berjuta Orang Buat Satu Benda Dengan Cara Paling Tidak Cekap

Musim graduan, hari biasa seorang pencari kerja nampak macam ini: buka JobStreet dan LinkedIn dua jam, copy-paste mesej pengenalan yang sama lima puluh kali, tukar ke Indeed ulang benda sama, dan malam tu baring atas katil cuba ingat — syarikat mana yang aku dah hantar? HR mana yang balas mesej? Temuduga hari Selasa tu dengan siapa?

Mencari kerja sebenarnya satu proses jualan — anda produknya, majikan pelanggannya, permohonan adalah outreach, temuduga adalah conversion. Tapi kebanyakan pencari kerja uruskan pipeline jualan ini macam uruskan chat: tiada rekod, tiada kriteria tapisan, tiada rentak follow-up, tiada post-mortem. Hasilnya? Hantar 300 resume, yang benar-benar bergerak kurang dari 10. Bakinya reput dalam lubang hitam maklumat.

Berapa besar pasaran ini? Setiap tahun universiti tempatan dan swasta melahirkan ratusan ribu graduan, campur golongan yang nak lompat kerja — pada bila-bila masa ada jutaan orang tersekat dalam proses tidak cekap ini. Masalah cukup sakit, pasaran cukup besar, kesediaan membayar memuncak semasa musim graduan. Itu semua prasyarat satu perniagaan.

Peluang: Satu Projek Sumber Terbuka Tukar Proses Cari Kerja Jadi Sistem Boleh Ulang

Di GitHub baru-baru ini muncul projek sumber terbuka JobFlow for Codex (repo: https://github.com/laok775/jobflow-for-codex , lesen MIT, 214 stars). Apa yang ia buat ialah menstrukturkan proses cari kerja yang huru-hara ini. Ia satu workflow tempatan untuk Codex yang menyusun “cari jawatan, tapis ikut peraturan, hantar mesej, semak balasan, hantar resume, rekod kemajuan, jana laporan harian” menjadi aliran, templat dan skrip boleh guna semula.

Mekanisme terasnya jelas: semua rekod permohonan masuk ke satu fail tempatan applications.jsonl, setiap jawatan ada status stabil — sudah dihubungi, resume dihantar, sudah temuduga, ditolak, perlu follow-up, dapat offer. Semua jelas sepintas lalu. Kriteria tapisan anda ditulis dalam screening_rules.md, dan Codex menapis ikut peraturan itu. Bila majikan balas mesej, Codex klasifikasikan dulu — yang jelas tak sesuai diarkibkan, yang minta resume dihantar ikut konfigurasi, yang tak pasti ditandakan “perlu tindakan anda”.

Perhatikan sempadannya: tak pintas captcha, tak pintas kawalan risiko platform, tak balas mesej sesuka hati. Log masuk dan keputusan penting kekal dengan manusia. Inilah sebab ia boleh dipakai lama — ia bukan cheat tool, ia pembantu yang tahu batas.

Laluan 1: Guna Sendiri, Naikkan Kecekapan Satu Paras

Cara paling asas, kos sifar, sesuai untuk yang tengah cari kerja.

Langkah pertama, clone repo dan inisialisasi workspace peribadi anda:

1
2
3

git clone https://github.com/laok775/jobflow-for-codex.git
cd jobflow-for-codex
python skills/jobflow/scripts/init_jobflow.py --workspace /path/to/your/workspace

Inisialisasi akan jana user_profile.yaml (jawatan sasaran, lokasi, platform, laluan resume) dan screening_rules.md (keutamaan jawatan, isyarat wajib apply, senarai exclude). Dua fail ini jiwa sistem — lagi spesifik anda tulis, lagi tepat Codex menapis. Contoh: “exclude agensi outsourcing”, “hanya gaji RM4,500 ke atas”, “utamakan syarikat produk AI”. Tulis sekali, jadi undang-undang.

Langkah kedua, biar Codex jalankan rutin harian ikut peraturan: semak mesej, tapis jawatan, rekod hasil. Hal macam rundingan gaji atau masa temuduga, ia tandakan untuk anda putuskan.

Langkah ketiga, tutup hari dengan laporan dan semakan sasaran:

1
2

python skills/jobflow/scripts/summarize_day.py --workspace /path/to/your/workspace --date 2026-01-01
python skills/jobflow/scripts/check_targets.py --workspace /path/to/your/workspace --date 2026-01-01 --boss 5 --liepin 5

Perlukan Python 3.10 ke atas, projek diuji pada Windows + Codex tempatan. Semua data sebenar anda — resume, rekod, mesej — hanya disimpan dalam workspace sendiri, tak dihantar ke mana-mana. Sempadan privasi yang bersih.

Laluan 2: Duit Sebenar Di Sini — Perkhidmatan Urus Tadbir Pencarian Kerja Berasaskan AI

Guna sendiri hanya jimat masa. Bungkus ia jadi perkhidmatan, barulah jana duit. Logiknya mudah: jurang kemahiran antara orang yang tahu guna Codex, tahu konfigurasi peraturan, tahu selenggara rekod — dengan graduan yang kelam-kabut musim graduan — sangat besar. Benda yang anda siapkan dalam dua jam, orang sanggup bayar beratus ringgit untuk versi siap pakai.

Apa nak jual? Tiga tier produk, terus tiru:

Tier permulaan (RM150–RM300): Setup workspace pencarian kerja. Bantu pelanggan inisialisasi workspace, tulis user_profile.yaml dan screening_rules.md ikut jawatan sasaran dia, jalankan satu aliran penuh, serahkan manual bergambar. Kos marginal anda: satu sesi video call dan sejam konfigurasi. Hampir semuanya untung.

Tier pertengahan (RM600–RM1,200): Optimasi resume + templat mesej peribadi + setup workspace. Guna GPT atau Claude tulis semula resume pelanggan, hasilkan 3–5 templat mesej pembuka ikut arah kerjaya berbeza, serahkan sekali dengan workspace. Tier ini jual “kadar kena” — nilai yang paling pelanggan rasa.

Tier bimbingan (RM2,500–RM5,000 sebulan): Urus tadbir penuh. Pelanggan serahkan akses atau screenshot mesej platform setiap hari, anda uruskan rekod, klasifikasi mesej, jana laporan harian, dan buat sesi semakan mingguan. Ini pendapatan langganan. Musim graduan tiga bulan, satu pelanggan sahaja boleh bawa hampir RM10,000.

Saluran dapatkan pelanggan pun jelas: Lemon8 dan TikTok — pos perbandingan “AI uruskan permohonan kerja saya, seminggu dapat 4 temuduga”, tunjuk screenshot laporan harian dan dashboard rekod. Carousell — iklankan “setup sistem pengurusan cari kerja”. Buat video hands-on “saya tukar cari kerja jadi assembly line”. Musim graduan, trafik kandungan macam ini berlipat ganda — sebab kebimbangan sedang memuncak.

Laluan 3: Naik ke Hulu — Jual Templat dan Kursus

Selepas layan 20–30 pelanggan, anda pegang aset paling berharga: perpustakaan templat peraturan tapisan ikut industri dan jawatan. Macam mana tulis screening_rules.md untuk jawatan product manager, syarikat apa yang perlu exclude untuk jawatan marketing, cara kenal iklan kerja palsu yang sekadar kutip resume — semua ini bungkus jadi “Pakej Templat Workflow Pencarian Kerja”, jual RM50–RM120 di Carousell dan Lemon8. Kos marginal sifar, boleh jual tanpa had.

Satu langkah lagi: rakam kursus. Rakam keseluruhan proses setup jadi video 2–3 jam, harga RM150–RM300, letak di platform kursus online. Kelebihan kursus: tak makan masa anda, satu kandungan jual setahun.

Kiraan Realistik dan Sempadan Risiko

Kiraan konservatif: musim graduan tiga bulan, setiap minggu ambil 3 pelanggan tier permulaan dan 1 tier pertengahan, setiap bulan tandatangan 2 pelanggan bimbingan. Pendapatan bulanan: 12×RM220 + 4×RM900 + 2×RM3,500 ≈ RM13,240 — belum kira pendapatan pasif pakej templat. Modal keseluruhan anda: satu komputer, satu persekitaran Codex, dan satu projek sumber terbuka berlesen MIT yang bebas untuk kegunaan komersial.

Risiko mesti cakap terus-terang. Pertama, projek ini jelas bukan alat auto-apply pukal — ia tak pintas captcha atau kawalan risiko, dan bila buat perkhidmatan pun jangan sentuh teknik auto-apply kelabu. Akaun pelanggan kena ban, anda yang tanggung. Kedua, urus tadbir melibatkan akaun dan maklumat peribadi pelanggan — pastikan pelanggan log masuk sendiri, anda hanya urus lapisan workflow, data sensitif jangan simpan. Ketiga, struktur halaman platform akan berubah, peraturan workflow mungkin perlu dikemas kini. Anggap ini perkhidmatan berterusan, bukan jualan sekali lepas.

Mula Sekarang

Tingkap musim graduan hanya beberapa bulan setahun, dan kebimbangan pencari kerja adalah bonus trafik bermusim yang paling kuat. Hari ini buat tiga benda: clone repo dan jalankan satu aliran penuh sendiri; bina satu workspace contoh (guna pengalaman sendiri atau cipta satu persona tipikal), screenshot semuanya sebagai bahan pemasaran; pos kandungan pertama di Lemon8 dengan tajuk “Saya serahkan cari kerja kepada AI — setiap hari laporan dijana automatik”.

Alatnya sumber terbuka dan percuma. Tapi kesedaran “macam mana nak jana duit dengannya” — buat masa ini masih milik segelintir orang. Sebelum tingkap tertutup, yang masuk dulu yang makan.